Name: measuring the switch cost of smartphone use while walking
Uploaded: 2020-04-30T14:00:00.000+00:00
Duration: 7 min
Description: Watch this Scientific Journal Video about Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking at JoVE.com

Yazarlar, Kanada Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma Konseyi'nin (SSHERC) finansal desteğini kabul etmektedir.

<ol>
	<li>Monsell, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Task+switching.">Task switching.</a> Trends in Cognitive Sciences. 7 (3), 134-140 (2003).</li><li>Haga, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effects+of+using+a+Smart+Phone+on+Pedestrians'+Attention+and+Walking.">Effects of using a Smart Phone on Pedestrians' Attention and Walking.</a> Procedia Manufacturing. 3, 2574-2580 (2015).</li><li>Hatfield, J., Murphy, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effects+of+mobile+phone+use+on+pedestrian+crossing+behaviour+at+signalised+and+unsignalised+intersections.">The effects of mobile phone use on pedestrian crossing behaviour at signalised and unsignalised intersections.</a> Accident Analysis, Prevention. 39 (1), (2007).</li><li>Stavrinos, D., Byington, K. W., Schwebel, D. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distracted+walking:+Cell+phones+increase+injury+risk+for+college+pedestrians.">Distracted walking: Cell phones increase injury risk for college pedestrians.</a> Journal of Safety Research. 42 (2), 101-107 (2011).</li><li>Nasar, J., Hecht, P., Wener, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mobile+telephones,+distracted+attention,+and+pedestrian+safety.">Mobile telephones, distracted attention, and pedestrian safety.</a> Accident Analysis, Prevention. 40 (1), 69-75 (2008).</li><li>Hyman, I. E., Boss, S. M., Wise, B. M., McKenzie, K. E., Caggiano, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Did+you+see+the+unicycling+clown?+Inattentional+blindness+while+walking+and+talking+on+a+cell+phone.">Did you see the unicycling clown? Inattentional blindness while walking and talking on a cell phone.</a> Applied Cognitive Psychology. 24 (5), 597-607 (2010).</li><li>Pourchon, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Is+augmented+reality+leading+to+more+risky+behaviors?+An+experiment+with+pok&#233;mon+go.">Is augmented reality leading to more risky behaviors? An experiment with pok&#233;mon go.</a> Proceedings of the International Conference on HCI in Business, Government, and Organizations. , 354-361 (2017).</li><li>Thornton, I. M., Rensink, R. A., Shiffrar, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Active+versus+Passive+Processing+of+Biological+Motion.">Active versus Passive Processing of Biological Motion.</a> Perception. 31 (7), 837-853 (2002).</li><li>Neider, M. B., McCarley, J. S., Crowell, J. A., Kaczmarski, H., Kramer, A. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pedestrians,+vehicles,+and+cell+phones.">Pedestrians, vehicles, and cell phones.</a> Accident Analysis, Prevention. 42, 589-594 (2010).</li><li>Wylie, G., Allport, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Task+switching+and+the+measurement+of+"switch+costs".">Task switching and the measurement of "switch costs".</a> Psychological Research. 63 (3-4), 212-233 (2000).</li><li>Johansson, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+perception+of+biological+motion+and+a+model+for+its+analysis.">Visual perception of biological motion and a model for its analysis.</a> Perception, Psychophysics. 14 (2), 201-211 (1973).</li><li>Cavanagh, P., Labianca, A. T., Thornton, I. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Attention-based+visual+routines:+Sprites.">Attention-based visual routines: Sprites.</a> Cognition. 80 (1-2), 47-60 (2001).</li><li>Troje, N. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Retrieving+Information+from+Human+Movement+Patterns.">Retrieving Information from Human Movement Patterns.</a> Understanding Events. , 308-334 (2008).</li><li>Klimesch, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+alpha+and+theta+oscillations+reflect+cognitive+and+memory+performance:+A+review+and+analysis.">EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: A review and analysis.</a> Brain Research Reviews. 29 (2-3), 169-195 (1999).</li><li>Jensen, O., Gelfand, J., Kounios, J., Lisman, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Oscillations+in+the+Alpha+Band+(9-12+Hz)+Increase+with+Memory+Load+during+Retention+in+a+Short-term+Memory+Task.">Oscillations in the Alpha Band (9-12 Hz) Increase with Memory Load during Retention in a Short-term Memory Task.</a> Cerebral Cortex. 12 (8), 877-882 (2002).</li><li>Busch, N. A., Herrmann, C. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Object-load+and+feature-load+modulate+EEG+in+a+short-term+memory+task.">Object-load and feature-load modulate EEG in a short-term memory task.</a> NeuroReport. 14 (13), 1721-1724 (2003).</li><li>Herrmann, C. S., Senkowski, D., R&#246;ttger, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phase-Locking+and+Amplitude+Modulations+of+EEG+Alpha.">Phase-Locking and Amplitude Modulations of EEG Alpha.</a> Experimental Psychology. 51 (4), 311-318 (2004).</li><li>Pfurtscheller, G., Aranibar, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Event-related+cortical+desynchronization+detected+by+power+measurements+of+scalp+EEG.">Event-related cortical desynchronization detected by power measurements of scalp EEG.</a> Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 42 (6), 817-826 (1977).</li><li>Sauseng, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+alpha+synchronization+and+functional+coupling+during+top-down+processing+in+a+working+memory+task.">EEG alpha synchronization and functional coupling during top-down processing in a working memory task.</a> Human Brain Mapping. 26 (2), 148-155 (2005).</li><li>Pope, A. T., Bogart, E. H., Bartolome, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biocybernetic+system+evaluates+indices+of+operator+engagement+in+automated+task.">Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task.</a> Biological Psychology. 40 (1-2), 187-195 (1995).</li><li>Scerbo, M. W., Freeman, F. G., Mikulka, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+brain-based+system+for+adaptive+automation.">A brain-based system for adaptive automation.</a> Theoretical Issues in Ergonomics Science. 4 (1-2), 200-219 (2003).</li><li>Charland, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assessing+the+Multiple+Dimensions+of+Engagement+to+Characterize+Learning:+A+Neurophysiological+Perspective.">Assessing the Multiple Dimensions of Engagement to Characterize Learning: A Neurophysiological Perspective.</a> Journal of Visualized Experiments. (101), e52627 (2015).</li><li>Courtemanche, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Texting+while+walking:+An+expensive+switch+cost.">Texting while walking: An expensive switch cost.</a> Accident Analysis, Prevention. 127, 1-8 (2019).</li><li>Townsend, J. T., Ashby, F. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The stochastic modeling of elementary psychological processes. , (1983).</li><li>Jung, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Removal+of+eye+activity+artifacts+from+visual+event-related+potentials+in+normal+and+clinical+subjects.">Removal of eye activity artifacts from visual event-related potentials in normal and clinical subjects.</a> Clinical Neurophysiology. 111, 1745-1758 (2000).</li><li>Luck, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> An Introduction to the Event-related Potential Technique (Cognitive Neuroscience). , (2005).</li><li>Steiger, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tests+for+comparing+elements+of+a+correlation+matrix.">Tests for comparing elements of a correlation matrix.</a> Psychological Bulletin. 87 (2), 245-251 (1980).</li><li>L&#233;ger, P. -. M., Davis, F., Riedl, R., vom Brocke, J., L&#233;ger, P. -. M., Randolph, A., Fischer, T. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Task+Switching+and+Visual+Discrimination+in+Pedestrian+Mobile+Multitasking:+Influence+of+IT+Mobile+Task+Type.">Task Switching and Visual Discrimination in Pedestrian Mobile Multitasking: Influence of IT Mobile Task Type.</a> Information Systems and Neuroscience: Vienna Retreat on NeuroIs 2019. , 245-251 (2020).</li><li>Mourra, G. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Addicted to my smartphone: what factors influence the task-switching cost that occurs when using a smartphone while walking. , (2019).</li><li>Schabrun, S. M., van den Hoorn, W., Moorcroft, A., Greenland, C., Hodges, P. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Texting+and+walking:+strategies+for+postural+control+and+implications+for+safety.">Texting and walking: strategies for postural control and implications for safety.</a> PloS One. 9 (1), 84312 (2014).</li></ol>

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyleri yoktur.

Protokolü kullanırken kritik bir seçim, nörofizyolojik verilerin kalitesini sağlamak olacaktır. Hareket sırasında EEG gibi bir aletin kullanılmasının doğal bir komplikasyonu vardır, çünkü aşırı hareket verilerde çok fazla gürültü yaratabilir. Bu nedenle, veri toplamadan önce, verilerin gerçek sinyali değiştirmeden mümkün olduğunca çok sayıda eseri kaldırmak için nasıl hazırlanacağını düşünmek önemlidir. Bununla birlikte, katılımcılar deney boyunca bir koşu bandında yürüd?...

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://www.jove.com/t/60555/measuring-the-switch-cost-of-smartphone-use-while-walking">Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking</a>. An&#160;author&#39;s name&#160;was&#160;updated.
The name was corrected from:
Gabrielle-Na&#239;m&#233; Mourra
to:
Gabrielle Na&#239;m&#233; Mourra

An erratum was issued for:&#160;<a href="https://www.jove.com/t/60555/measuring-the-switch-cost-of-smartphone-use-while-walking">Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking</a>. An&#160;author&#39;s name&#160;was&#160;updated.

Erratum: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

Hem akıllı telefon penetrasyonu hem de çoklu görev eğilimi arttığından, yürürken akıllı telefon kullanımının dikkat üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Literatür, görev değiştirmenin yürürken akıllı telefon kullanımı da dahil olmak üzeremaliyet 1 ile birlikte geldiğini defalarca göstermiştir. Çalışmalar, yürürken akıllı telefon kullanmanın dikkat dağıtıcı ve tehlikeli olabileceğini bulmuştur 2,3,4. Bu tehlikeler, böyle bir görevi yerine getirmenin dikkat bozuklukları ile ilişkilendirilmiştir 3,4,5,6,7. Yaya ortamının karmaşık doğası nedeniyle, ekolojik olarak geçerli olan deneysel bir bağlamda incelenmesi sorunlu olabilir. Bununla birlikte, bu tür çalışmaların gerçek yaya ortamlarında yürütülmesi kendi komplikasyonlarıyla birlikte gelebilir, çünkü birçok yabancı değişken devreye girebilir ve dikkat dağıtıcı unsurlar nedeniyle katılımcıya zarar verme riski vardır. Böyle bir fenomeni mümkün olduğunca gerçekçi kalan nispeten güvenli bir ortamda inceleyebilmek önemlidir. Bu makalede, yürürken mesajlaşmanın görev değiştirme maliyetini inceleyen, hem görevin geçerliliğini artıran hem de ilgili potansiyel riskleri azaltan bir araştırma metodolojisini açıklıyoruz.
Yürürken bir akıllı telefon kullanırken, bireyler akıllı telefon görevlerinden yürüme ve çevre ile ilgili görevlere geçmek zorunda kalırlar. Bu nedenle, böyle bir fenomeni incelemek için, bu yöntemi, özellikle görev değiştirme paradigmasına odaklanmış, çoklu görev literatüründe çerçevelemeyi uygun bulduk. Bunu yapmak için, görev değiştirme paradigmasıkullanıldı 1, katılımcıların uyaran öncesi görev ile uyaran sonrası görev arasında geçiş yapmalarını sağladı. İki uyaran öncesi görevden biri çoklu görev içerirken, diğeri içermiyordu. Uyaran sonrası görevde, katılımcılar algısı bölünmüş dikkatten etkilenen bir uyarana cevap vermek zorunda kaldılar8. Dahası, ekolojik olarak mümkün olduğunca geçerli olmaya çalışan deneysel laboratuvar çalışmaları,yürürken akıllı telefon kullanımının dikkat çekici etkisini anlamak için genellikle sanal yaya ortamlarını kullanmıştır 4,9. Bununla birlikte, altta yatan nörofizyolojik mekanizmaları yakalamak için, katılımcıların tepki vermesi gereken uyaran sayısını en aza indirmek için bir uyarana spesifik görev değiştirme reaksiyonuna odaklanmayı seçtik. Bu şekilde, yalnızca dikkati akıllı telefondan uzaklaştırıp uyarana doğru çevirmekten kaynaklanan görev değiştirme maliyetini daha kesin olarak belirleyebiliriz. Çalışma tasarımımızla, yaya akıllı telefon kullanımı sırasında bulunan dikkat bozukluklarını daha iyi anlamak için davranışsal ölçümleri (yani, görev değiştirme maliyeti) ve nörofizyolojik verileri kullanıyoruz.
Görev değiştirme deneyi sırasında, katılımcılar genellikle bir dizi uyaranla ilgili en az iki basit görev gerçekleştirir ve her görev "görev kümesi" olarak adlandırılan farklı bir bilişsel kaynak kümesi gerektirir1. Bireyler görevler arasında geçiş yapmaya zorlandıklarında, zihinsel kaynaklarının uyum sağlaması gerekir (yani, önceki görev kümesinin engellenmesi ve mevcut görev kümesinin etkinleştirilmesi). Bu "görev kümesi yeniden yapılandırma" işleminin, görev değiştirme maliyeti1'in nedeni olduğuna inanılmaktadır. Görev değiştirme maliyeti genellikle, katılımcıların görevler arasında geçiş yaptıkları ve10 olmadıkları denemeler arasındaki yanıt süresi ve / veya hata oranındaki farklılıkları gözlemleyerek belirlenir. Deneyimizde, üç görev setimiz vardı: 1) nokta ışığı yürüteç uyaranına cevap vermek; 2) yürürken akıllı telefonda mesajlaşmak; ve 3) sadece yürümek. Geçiş maliyetini iki farklı koşul arasında karşılaştırdık: 1) uyarana cevap vermeden önce sadece yürümek ve 2) yanıt vermeden önce mesajlaşırken yürümek. Bu şekilde, görevi değiştirmeden önce bir akıllı telefonda çoklu görev maliyetini yakaladık ve görsel uyaranın ortaya çıkmasından önce basitçe yürümenin çoklu görev dışı anahtar maliyetiyle doğrudan karşılaştırabildik. Bu çalışmada kullanılan akıllı telefon belirli bir markaya ait olduğundan, tüm katılımcılar cihazı nasıl düzgün kullanacaklarını bildiklerinden emin olmak için deneyden önce tarandı.
Yaya bağlamını temsil eden gerçekçi bir deneyimi simüle etmek için, katılımcının soluna veya sağına doğru 3.5 ° sapma açısıyla yürüyen bir insan formunu temsil eden görsel bir uyaran olarak bir nokta-ışık yürüteç figürü kullanmaya karar verdik. Bu figür, beyaz bir arka plan üzerinde 15 siyah noktadan oluşur ve noktalar bir insanın başını, omuzlarını, kalçalarını, dirseklerini, bileklerini, dizlerini ve ayak bileklerini temsil eder (Şekil 1). Bu uyaran biyolojik harekete dayanır, yani insanlar ve hayvanlar için tipik olan hareket modelini takip eder11. Dahası, bu uyaran ekolojik olarak geçerli olmaktan daha fazlasıdır; başarılı bir şekilde analiz edilebilmesi için karmaşık görsel işleme ve dikkat gerektirir12,13. İlginç bir şekilde, Thornton ve ark.8, nokta benzeri yürüteçlerin yönünün doğru bir şekilde tanımlanmasının, bölünmüş dikkatten büyük ölçüde etkilendiğini ve çoklu görev sırasında görev değiştirme maliyetlerini incelerken bir performans ölçüsü olarak uygun hale getirdiğini bulmuşlardır. Katılımcılardan figürün yürüdüğü yönü sözlü olarak belirtmeleri istendi. Yürütecin görünümünden önce her zaman ekrandaki görünümünü işaret eden işitsel bir ipucu vardı.
Nokta-ışık yürüteç görevindeki performans ve nörofizyolojik veriler, her iki durumun da dikkat çekici etkisini belirlememize ve bunlara neyin neden olduğunu belirlememize yardımcı oldu. Performans, nokta-ışık yürüteç figürünün yönünü belirlerken hata oranlarına ve tepki sürelerine bakılarak ölçüldü. Performans ölçümü ile bulduğumuz dikkat bozukluklarında rol oynayan altta yatan bilişsel ve dikkat mekanizmalarını anlamak için, katılımcıların nörofizyolojik verilerini EEG actiCAP'i kullanarak 32 elektrotla değerlendirdik. EEG, geçici hassasiyet açısından uygun bir araçtır; bu, zamanın belirli anlarında (örneğin, nokta ışığı yürüteç figürünün görünümü) düşük performansa neyin neden olduğunu görmeye çalışırken önemlidir, ancak hareketler nedeniyle verilerde eserler bulunabilir. EEG verilerini analiz ederken, iki indeks özellikle önemlidir: 1) alfa salınımları; ve 2) bilişsel katılım. Araştırmalar, alfa salınımlarının çalışma belleği kontrolünü ve görevle ilgisi olmayan beyin devrelerinin aktif inhibisyonunu temsil edebileceğini bulmuştur14,15,16,17. Başlangıç seviyesindeki alfa salınımlarınıuyaran sunumu 18,19 ile meydana gelenlerle karşılaştırarak, alfa oranını elde ettik. Bu oranla, yürürken mesajlaşırken gözlenen dikkat bozukluğunun altında yatan olayla ilgili değişiklikleri belirledik. Bilişsel katılım ile ilgili olarak, Pope ve ark.20, beta aktivitesinin artan uyarılma ve dikkati temsil ettiği ve alfa ve teta aktivitesinin uyarılma ve dikkatteki düşüşleri yansıttığı bir indeks geliştirmiştir21,22. Bu analiz, uyaranın ortaya çıkmasından önce artan katılımın, yürüteç figürüne cevap vermek için gereken görev kümesi yeniden yapılandırmasını zorlaştırıp zorlaştırmayacağını belirlemek için yapıldı.
Bu yazıda açıklanan metodolojiyle, çoklu görev bölümleriyle uğraşan katılımcılarda görev değiştirme performansını etkileyen temel mekanizmaları kavramaya çalışıyoruz. Yürüme koşulu, çoklu görev değiştirme performansıyla (yani, yürürken mesajlaşma) karşılaştırılan çoklu görev olmayan bir görev anahtarı performansını temsil eder. Görev kümesi engelleme ve görev kümesi etkinleştirmenin rollerini ölçerek, yürürken mesajlaşırken ortaya çıkan anahtar maliyetlerini daha iyi anlamaya çalıştık. Orijinal çalışmanın sürükleyici bir sanal ortamda23 yapıldığını, ancak daha sonra katılımcının önündeki bir ekranda yürüteç figürünü gösteren bir projektörle bir deney odasında (bkz. Şekil 2) çoğaltıldığını belirtmek önemlidir. Bu sanal ortam artık mevcut olmadığından, protokol mevcut deney odası tasarımına uyarlanmıştır.

<table><tbody><tr><td>The Observer XT</td><td>Noldus</td><td></td><td>Integration and synchronization software: The Noldus Observer XT (Noldus Information Technology) is used to synchronize all behavioral, emotional and cognitive engagement data.</td></tr><tr><td>MediaRecorder</td><td>Noldus</td><td></td><td>Audio and video recording software</td></tr><tr><td>FaceReader</td><td>Noldus</td><td></td><td>Software for automatic analysis of the 6 basic facial expressions</td></tr><tr><td>E-Prime</td><td>Psychology Software Tools, Inc.</td><td></td><td>Software for computerized experiment design, data collection, and analysis</td></tr><tr><td>BrainVision Recorder</td><td>Brain Vision</td><td></td><td>Software used for recording neuro-/electrophysiological signals (EEG in this case)</td></tr><tr><td>Analyzer</td><td></td><td></td><td>EEG signal processing software</td></tr><tr><td>Qualtrics</td><td>Qualtrics</td><td></td><td>Online survey environment</td></tr><tr><td>Tapis Roulant</td><td>ThermoTread GT Office Treadmill</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Syncbox</td><td>Noldus</td><td></td><td>Syncbox start the co-registration of EEG and gaze data by sending a Transistor-Transistor Logic (TTL) signal to the EGI amplifier and a keystroke signal to the Tobii Studio v 3.2.</td></tr><tr><td>Move2actiCAP</td><td>Brain Vision</td><td></td><td>Add-on for a digital wireless system for EEG</td></tr><tr><td>iPhone 6s</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr><tr><td>iMessage</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr><tr><td>iPad</td><td>Apple</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

measuring the switch cost of smartphone use while walking

Bu makale, yürürken bir akıllı telefon kullanmanın görev değiştirme maliyetini ölçmek için bir çalışma protokolü sunmaktadır. Bu yöntem, katılımcıların iki deneysel koşul altında bir koşu bandında yürümelerini içerir: bir kontrol koşulu (yani, sadece yürümek) ve çok görevli bir koşul (yani, yürürken mesajlaşma). Bu koşullar altında, katılımcılar deneysel durumla ilgili görevler ile yön belirleyici bir görev arasında geçiş yapmalıdır. Bu yön görevi, görünüşte katılımcının soluna veya sağına doğru yürüyen bir nokta ışığı yürüteç figürü ile yapılır. Yön görevindeki performans, katılımcının görev değiştirme maliyetlerini temsil eder. İki performans ölçütü vardı: 1) yönün doğru tanımlanması ve 2) tepki süresi. EEG verileri, görev geçişi sırasında meydana gelen alfa salınımlarını ve bilişsel katılımı ölçmek için kaydedilir. Bu yöntem ekolojik geçerliliği bakımından sınırlıdır: yaya ortamları aynı anda meydana gelen ve dikkat çekmek için rekabet eden birçok uyarana sahiptir. Bununla birlikte, bu yöntem görev değiştirme maliyetlerini belirlemek için uygundur. EEG verileri, beyindeki farklı görev değiştirme maliyetleri ile ilgili altta yatan mekanizmaların incelenmesine izin verir. Bu tasarım, uyaran sunumundan önce, çoklu görev yaparken görev değiştirme ile karşılaştırıldığında, bir seferde bir görev yaparken görev değiştirme arasındaki karşılaştırmayı sağlar. Bu, bu iki farklı görev değiştirme koşulunun hem davranışsal hem de nörofizyolojik etkisini anlamayı ve belirlemeyi sağlar. Ayrıca, görev değiştirme maliyetlerini beyin aktivitesi ile ilişkilendirerek, bu davranışsal etkilere neyin neden olduğu hakkında daha fazla bilgi edinebiliriz. Bu protokol, farklı akıllı telefon kullanımlarının anahtarlama maliyetini incelemek için uygun bir temeldir. Yürürken akıllı telefon kullanımının görev değiştirme maliyetinde yer alan farklı faktörleri anlamak için farklı görevler, anketler ve diğer önlemler eklenebilir.

Bu çalışma protokolü başlangıçta her biri 88 yön denemesine cevap veren 54 katılımcı ile gerçekleştirildi. Bu denemelerin yarısı, katılımcılar uyaran sunumundan önce sadece yürürken meydana geldi; diğer yarısı, katılımcılar uyaran sunumundan önce yürürken mesajlaşırken meydana geldi.
Davranışsal sonuçlar Noktasal ışık yürütecinin yönündeki performans, görev değiştirme maliyetlerini, daha düşük performans ise daha yüksek göre...

Watch this Scientific Journal Video about Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking at JoVE.com

Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

Bu çalışma tasarımı, yürürken bir akıllı telefon kullanmanın görev değiştirme maliyetini ölçer. Katılımcılar iki deneysel koşuldan geçer: bir kontrol koşulu (yürüme) ve bir çoklu görev koşulu (yürürken mesajlaşma). Katılımcılar bu görevler ile yön belirleme görevi arasında geçiş yapar. EEG verileri ve davranışsal ölçümler kaydedilir.

Yürürken Akıllı Telefon Kullanımının Anahtar Maliyetini Ölçme

This paper presents a study protocol to measure the task-switching cost of using a smartphone while walking. This method involves having participants walk ...

measuring-the-switch-cost-of-smartphone-use-while-walking

Research

JoVE Journal

Behavior

1.8K Görüntüleme.  HEC Montréal. Bu çalışma tasarımı, yürürken bir akıllı telefon kullanmanın görev değiştirme maliyetini ölçer. Katılımcılar iki deneysel koşuldan geçer: bir kontrol koşulu (yürüme) ve bir çoklu görev koşulu (yürürken mesajlaşma). Katılımcılar bu görevler ile yön belirleme görevi arasında geçiş yapar. EEG verileri ve davranışsal ölçümler kaydedilir.

Video: Measuring the Switch Cost of Smartphone Use While Walking

Evaluation of a Smartphone-based Human Activity Recognition System in a Daily Living Environment

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that attempt to recognize user activities. Participants performed a pre-determined set of daily living actions within a continuous test circuit that included mobility activities (walking, standing, sitting, lying, ascending/descending stairs), daily living tasks (combing hair, brushing teeth, preparing food, eating, washing dishes), and subtle environment changes (opening doors, using an elevator, walking on inclines, traversing staircase landings, walking outdoors). 
To evaluate WMMS performance on this circuit, fifteen able-bodied participants completed the tasks while wearing a smartphone at their right front pelvis. The WMMS application used smartphone accelerometer and gyroscope signals to classify activity states. A gold standard comparison data set was created by video-recording each trial and manually logging activity onset times. Gold standard and WMMS data were analyzed offline. Three classification sets were calculated for each circuit: (i) mobility or immobility, ii) sit, stand, lie, or walking, and (iii) sit, stand, lie, walking, climbing stairs, or small standing movement. Sensitivities, specificities, and F-Scores for activity categorization and changes-of-state were calculated.
The mobile versus immobile classification set had a sensitivity of 86.30% &#177; 7.2% and specificity of 98.96% &#177; 0.6%, while the second prediction set had a sensitivity of 88.35% &#177; 7.80% and specificity of 98.51% &#177; 0.62%. For the third classification set, sensitivity was 84.92% &#177; 6.38% and specificity was 98.17 &#177; 0.62. F1 scores for the first, second and third classification sets were 86.17 &#177; 6.3, 80.19 &#177; 6.36, and 78.42 &#177; 5.96, respectively. This demonstrates that WMMS performance depends on the evaluation protocol in addition to the algorithms. The demonstrated protocol can be used and tailored for evaluating human activity recognition systems in rehabilitation medicine where mobility monitoring may be beneficial in clinical decision-making.

A standardized evaluation method was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that includes continuous activities in a realistic daily living environment. Testing with a series of daily living activities can decrease activity recognition sensitivity; therefore, realistic testing circuits are encouraged for valid evaluation of WMMS performance.

Bir Günlük Yaşam Ortamında Smartphone merkezli İnsan Aktivitesi Tanıma Sisteminin Değerlendirilmesi

An evaluation method that includes continuous activities in a daily-living environment was developed for Wearable Mobility Monitoring Systems (WMMS) that ...

Davranış

An Application for Pairing with Wearable Devices to Monitor Personal Health Status

The current protocol aims to showcase the technology integration, providing a detailed description of adopting the HealthCloud app, developed by the Healthy Landscape and Healthy People Lab, National Taiwan University (HLHP-NTU), on smartphones and smartwatches to collect data on users' real-time psychological and physiological responses and environmental information. A flexible and integrated research method was proposed because it can be difficult to measure multi-dimensional aspects of personal data in on-site studies in landscape and outdoor recreation research. An on-site study conducted in 2020 at the National Taiwan University campus was used as an application example. A dataset of 385 participants was used after excluding invalid samples. During the experiment, participants were asked to walk around campus for 30 min when their heart rate and psychological-scale items were measured, together with several environmental metrics. This work aimed to provide a possible solution to help on-site studies track real-time human responses that match ambient factors. Due to the app's flexibility, its use on wearable devices shows excellent potential for multidisciplinary research studies.

The present protocol introduces a non-commercial self-developed application for collecting real-time on-site data, including psychological scales, GPS location, heart rate, and blood-oxygen saturation level, as well as the application's operating procedures. An empirical study conducted in Taiwan in 2020 was used as an application example.

Kişisel Sağlık Durumunu İzlemek için Giyilebilir Cihazlarla Eşleştirme Uygulaması

The current protocol aims to showcase the technology integration, providing a detailed description of adopting the HealthCloud app, developed by the ...

Çevre

An Assessment Method and Toolkit to Evaluate Keyboard Design on Smartphones

Keyboard input has played an essential role in human-computer interaction with a vast user base, and the keyboard design has always been one of the fundamental objects of studies on smart devices. With the development of screen technology, more precise data and indicators could be collected by smartphones to in-depth evaluate the keyboard design. The enlargement of the phone screen has led to unsatisfactory input experience and finger pain, especially for one-handed input. The input efficiency and comfort have attracted the attention of researchers and designers, and the curved keyboard with size-adjustable buttons, which roughly accorded with the physiological structure of thumbs, was proposed to optimize the one-handed usage on large-screen smartphones. However, its real effects remained ambiguous. Therefore, this protocol demonstrated a general and summarized method to evaluate the effect of curved QWERTY keyboard design on a 5-inch smartphone through a self-developed software with detailed variables, including objective behavioral data, subjective feedback, and the coordinate data of each touchpoint. There is sufficient existing literature on evaluating virtual keyboards; however, only a few of them systematically summarized and took reflection on the evaluation methods and processes. Therefore, this protocol fills in the gap and presents a process and method of the systematic evaluation of keyboard design with available codes for analysis and visualization.&#160;It needs no additional or expensive equipment&#160;and is easy to conduct and operate. In addition, the protocol also helps to get potential reasons for the disadvantages of the design and enlightens the optimization of designs. In conclusion, this protocol with the open-source resources could not only be an in-class demonstrative experiment to inspire the novice to start their studies but also contributes to improving the user experience and the revenue of input method editor companies.

The presented protocol integrates various evaluation methods and demonstrates a method to evaluate the keyboard design on smartphones. Pairs matched by English characters are proposed as the input material, and the transition time between two keys is used as the dependent variable.

Akıllı Telefonlarda Klavye Tasarımını Değerlendirmek için Bir Değerlendirme Yöntemi ve Araç Seti

Keyboard input has played an essential role in human-computer interaction with a vast user base, and the keyboard design has always been one of the ...

Walk with Me Hybrid Virtual/In-Person Walking for Older Adults with Neurodegenerative Disease

This study presents a protocol for virtual and in-person walking groups for older adults with neurodegenerative diseases and addresses the decline in physical activity and social connectivity during the pandemic. Physical activity, specifically moderate-intensity walking, has been shown to have multiple health benefits for older adults. This methodology was created during the COVID-19 pandemic, contributing to lower physical activity levels and social isolation in older adults. Both the in-person and virtual classes utilize technology such as fitness tracking apps and video platforms. Data are presented from two groups of older adults with neurodegenerative disease: people with prodromal Alzheimer's disease and people with Parkinson's disease. Participants in the virtual classes were screened for balance impairments before the walk, and any person deemed at risk for falls was not eligible to participate virtually. As COVID vaccines became available and restrictions were lifted, in-person walking groups became feasible. Staff and caregivers were trained in balance management, roles/responsibilities, and delivering walking cues. Both walks, virtual and in-person, consisted of a warm up, a walk, and a cool down, and posture, gait, and safety cues were given throughout. Measures of the rate of perceived exertion (RPE) and heart rate (HR) were taken pre-warm up, post-warm up, and at 15 min, 30 min, and 45 min time points. Participants also used a walking application (app) on their phones to record the distance walked and the number of steps taken. The study showed a positive correlation between HR and RPE in both groups. The participants in the virtual group rated the walking group favorably in terms of improving their quality of life during a period of social isolation and contributing to physical, mental, and emotional well-being. The methodology shows a safe and feasible way to implement virtual and in-person walking groups for older adults with neurological diseases.

The present protocol aims to inform rehabilitation specialists and fitness instructors in safe, feasible, and evidence-based methods of delivering virtual and in-person walking classes to older adults with neurodegenerative diseases.

Walk with Me Nörodejeneratif Hastalığı Olan Yaşlı Yetişkinler için Hibrit Sanal/Yüz Yüze Yürüyüş

This study presents a protocol for virtual and in-person walking groups for older adults with neurodegenerative diseases and addresses the decline in ...

Video Movement Analysis Using Smartphones (ViMAS): A Pilot Study

The use of smartphones in clinical practice is steadily increasing with the availability of low cost/freely available &#34;apps&#34; that could be used to assess human gait. The primary aim of this manuscript is to test the concurrent validity of kinematic measures recorded by a smartphone application in comparison to a 3D motion capture system in the sagittal plane. The secondary aim was to develop a protocol for clinicians on the set up of the smartphone camera for video movement analysis.
The sagittal plane knee angle was measured during heel strike and toe off events using the smart phone app and a 3D motion-capture system in 32 healthy subjects. Three trials were performed at near (2-m) and far (4-m) smartphone camera distances. The order of the distances was randomized. Regression analysis was performed to estimate the height of the camera based on either the subject&#39;s height or leg length.
Absolute measurement errors were least during toe off (3.12 &#177; 5.44 degrees) compared to heel strike (5.81 &#177; 5.26 degrees). There were significant (p &#60; 0.05) but moderate agreements between the application and 3D motion capture measures of knee angles. There were also no significant (p &#62; 0.05) differences between the absolute measurement errors between the two camera positions. The measurement errors averaged between 3 - 5 degrees during toe off and heel strike events of the gait cycle.
The use of smartphone apps can be a useful tool in the clinic for performing gait or human movement analysis. Further studies are needed to establish the accuracy in measuring movements of the upper extremity and trunk.

Video Movement Analysis Using Smartphones ViMAS: A Pilot Study

This manuscript describes the method to test the concurrent validity of kinematic measures recorded by the smartphone application in comparison to a 3D motion capture system in the sagittal plane. This protocol will enable clinicians to set up smartphones for video capture of human movement.

Video Hareket Analizi Kullanarak Akıllı telefonlar (VIMAS): Bir Pilot Çalışma

The use of smartphones in clinical practice is steadily increasing with the availability of low cost/freely available &#34;apps&#34; that could be used to ...

Tıp

Setup of Consumer Wearable Devices for Exposure and Health Monitoring in Population Studies

Wearable sensors, which are often embedded in commercial smartwatches, allow for continuous and non-invasive health measurements and exposure assessments in clinical studies. Nevertheless, the real-life application of these technologies in studies involving a large number of participants for a significant observation period may be hindered by several practical challenges. 
In this study, we present a modified protocol from a previous intervention study for the mitigation of health effects from desert dust storms. The study involved two distinct population groups: asthmatic children aged 6-11 years and elderly patients with atrial fibrillation (AF). Both groups were equipped with a smartwatch for the assessment of physical activity (using a heart rate monitor, pedometer, and accelerometer) and location (using GPS signals to locate individuals in indoor "at home" or outdoor microenvironments). The participants were required to wear the smartwatch equipped with a data collection application on a daily basis, and data were transmitted via a wireless network to a centrally administered data collection platform for the near real-time assessment of compliance. 
Over a period of 26 months, more than 250 children and 50 patients with AF participated in the aforementioned study. The main technical challenges identified included restricting access to standard smartwatch features, such as gaming, internet browser, camera, and audio recording applications, technical issues, such as loss of GPS signal, especially in indoor environments, and the internal smartwatch settings interfering with the data collection application.
The aim of this protocol is to demonstrate how the use of publicly available application lockers and device automation applications made it possible to address most of these challenges in a simple and cost-effective way. In addition, the inclusion of a Wi-Fi received signal strength indicator significantly improved indoor localization and largely minimized GPS signal misclassification. The implementation of these protocols during the roll-out of this intervention study in the spring of 2020 led to significantly improved results in terms of data completeness and data quality.

Commercial smartwatches equipped with wearable sensors are increasingly being used in population studies. However, their utility is often constrained by their limited battery duration, memory capacity, and data quality. This report provides examples of cost-effective solutions to real-life technical challenges encountered during studies involving asthmatic children and elderly cardiac patients.

Nüfus Çalışmalarında Maruz Kalma ve Sağlık İzleme için Tüketici Giyilebilir Cihazlarının Kurulumu

Wearable sensors, which are often embedded in commercial smartwatches, allow for continuous and non-invasive health measurements and exposure assessments ...

Biyomühendislik

<meta charset="utf8"></head><body>Kırma kusurlarını ve göz bebekleri arası mesafeyi ölçmek için akıllı telefon uygulaması

Subjective Refraction Test Using a Smartphone for Vision Screening

To improve access to vision care and to enable mass vision screening, a smartphone app has been developed to measure refractive errors. Without needing any external attachment, the app running on a standalone phone can be used by lay personnel to measure subjective refraction. Its validity has been pilot-tested in clinical settings and underserved communities. The app estimates the refractive error by measuring the distances of far points for discerning visual stimuli. Spherical equivalent refraction and astigmatism can be measured using Tumbling E letters and grating patterns, respectively. The purpose of this paper is to describe the measurement protocols for performing subjective refraction using the app. Experimental results with 34 subjects (30 eyes for spherical equivalent and 38 eyes for astigmatism assessment) are presented. Measurement with the app was compared with standard clinical methods. The average absolute error of spherical equivalent refraction was 0.63D, and the average absolute error of astigmatism measurement was 0.28D. In addition, 22 subjects were enrolled to evaluate inter-pupillary distance (IPD) measurement with the app. The average absolute error in IPD measurement with the app was 1.2 mm. The protocol for measuring IPD with the app is also described.

<meta charset="utf8"></head><body>Görme taraması için akıllı telefon kullanarak subjektif refraksiyon testi

This paper presents the protocols and clinical validation data for using a smartphone app to subjectively measure refractive error.

Görme taraması için akıllı telefon kullanarak subjektif refraksiyon testi

To improve access to vision care and to enable mass vision screening, a smartphone app has been developed to measure refractive errors. Without needing ...

Supply

Supply is a fundamental concept in economics that refers to the quantity of goods and services that producers are willing and able to offer for sale at various prices within a given period.
It represents the relationship between the price of a product and the quantity supplied. Generally as prices rise, producers are typically motivated to supply more goods or services to the market, increasing the quantity supplied. Conversely, when prices fall, producers may reduce the quantity supplied as it becomes less profitable.
Several factors affect supply, including input costs, technology, government policies, the number of suppliers, and future price expectations. Input costs, like raw materials and labor, significantly impact production expenses. Higher input costs tend to decrease supply, while lower input costs can increase it. Technological advancements can enhance production efficiency, leading to an increase in supply. Government policies, such as subsidies, taxes or regulations, shape supply dynamics. The number of suppliers in the market increases or decreases overall supply levels. Additionally, producers&#39; expectations about future prices can influence current supply decisions. If higher price anticipated, producers might reduce current supply to sell more later, and vice versa. All these factors interact to determine how much producers are willing and able to supply at different price levels.
Understanding supply is essential as it helps individuals comprehend how businesses make production decisions and how changes in supply affect market equilibrium.

Supply is the amount of a good or service that producers are willing and able to sell at a particular price during a specific period.
It depends on ...

Yürürken Akıllı Telefon Kullanımının Anahtar Maliyetini Ölçme

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler

Bir Günlük Yaşam Ortamında Smartphone merkezli İnsan Aktivitesi Tanıma Sisteminin Değerlendirilmesi

Kişisel Sağlık Durumunu İzlemek için Giyilebilir Cihazlarla Eşleştirme Uygulaması

Akıllı Telefonlarda Klavye Tasarımını Değerlendirmek için Bir Değerlendirme Yöntemi ve Araç Seti

Walk with Me Nörodejeneratif Hastalığı Olan Yaşlı Yetişkinler için Hibrit Sanal/Yüz Yüze Yürüyüş

Video Hareket Analizi Kullanarak Akıllı telefonlar (VIMAS): Bir Pilot Çalışma

Nüfus Çalışmalarında Maruz Kalma ve Sağlık İzleme için Tüketici Giyilebilir Cihazlarının Kurulumu

Görme taraması için akıllı telefon kullanarak subjektif refraksiyon testi

Görme taraması için akıllı telefon kullanarak subjektif refraksiyon testi

Görme taraması için akıllı telefon kullanarak subjektif refraksiyon testi

Arz